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「企業におけるAIの倫理とESGへの貢献の探求」

全世界がAIで賑わっている中で、これらの技術によってもたらされる重要な課題には、倫理的な影響とESGへの関心があります”

Google AIがSpectronを導入：スペクトログラムを入力および出力として直接処理する、最初のスポークンランゲージAIモデルとしてエンドツーエンドでトレーニングされたものです

音声継続および質疑応答型のLLMsは、さまざまなタスクや産業に適用できる多才なツールであり、生産性の向上、ユーザーエクスペリエンスの向上、およびさまざまな分野の研究開発の推進に貢献しています。主なこれらのLLMsの例には、GPT-3とその後継機があり、テキストの理解および生成において優れたパフォーマンスを発揮し、注目を集めています。これらのLLMsは、通常、深層学習アーキテクチャ上に構築されます。彼らは膨大なテキストデータで事前トレーニングされており、統計的なパターンとテキストベースの自然言語の構造を捉えることにより、文脈に即した関連性のあるテキストを理解し生成することができます。 Google ResearchとVerily AIのチームは、スペクトログラムとしての入力と出力の両方を直接処理する新しいスポークンランゲージモデル「Spectron」を発表しました。スペクトログラムは、信号の周波数スペクトルの時間とともに変化する様子を視覚的に表現したものです。このモデルは、事前にトレーニングされた音声エンコーダのオーディオ機能を活用するための中間投影層を使用しています。このモデルは、通常事前トレーニングされたエンコーダとデコーダで生じる帰納的なバイアスを排除するだけでなく、再現性の保持も妨げることなくこれを行います。この言語モデルは、テキストの継続を転写し生成し、オーディオ生成にさらに応える「中間の書き読み台帳」として機能します。グラウンドトゥルースの導関数は、信号の形状についての豊富な情報を表現します。チームは、この事実を利用して、スペクトログラム回帰を使用してグラウンドトゥルースの高次の時間および特徴の変化をモデルに対応させます。モデルのアーキテクチャは、事前にトレーニングされた音声エンコーダと事前にトレーニングされた言語デコーダで初期化されます。エンコーダは音声発話をプロンプトとして入力し、それらを言語的特徴にエンコードします。特徴は、デコーダへのプレフィックスとして入力され、全体のエンコーダ-デコーダは、交差エントロピーを最小化するために最適化されます。この方法では、音声の音声プロンプトを提供し、エンコードされ、デコードされてテキストと音声の継続を提供します。研究者たちは、中間テキストとスペクトログラムのデコードに同じアーキテクチャを使用しました。これには2つの利点があります。まず第一に、テキスト領域でLMの事前トレーニングを行い、音声を合成する前にプロンプトをテキスト領域で継続することです。第二に、予測されたテキストは、テキストベースの言語モデルの改善に伴い、合成された音声の品質を高めるための中間的推論を担当します。ただし、この作業は時間と空間の複雑さが高く、複数のスペクトログラムフレームの生成が必要です。これには時間がかかりますので、長い音声発話の生成は不可能です。また、モデルはテキストとスペクトログラムのデコードプロセスを並行して実行することができません。将来的には、チームは並列化されたデコーディングアルゴリズムの開発に注力する予定です。

「DeepMindのAlphaFoldによる生体分子予測の革命」

生体分子の理解を進めましょう DeepMindは先駆的なAI研究所です。Google DeepMindは画期的なAlphaFoldシステムの最新バージョンを発表しました。これは生体分子の理解において重要な飛躍となります。AlphaFoldは、タンパク質の構造を正確に予測する能力で話題になっています。最近、彼らは新しいモデルを発表し、その拡張機能を備えました。これらの機能は、リガンド、核酸、翻訳後修飾を含む、広範な生物学的に関連する分子に適用されます。 Google DeepMindのAlphaFoldは、2020年の初版リリース以来、タンパク質とその相互作用を認識する方法を変革してきました。この先端技術は、DeepMindとIsomorphic Labsの協力のもとで生み出されました。彼らは分子の予測におけるAIの限界を押し上げるために共同で取り組んできました。また読む： Google DeepMindはChatGPTを超えるアルゴリズムに取り組んでいます新しいAlphaFoldモデルの主なハイライト新しいGoogle DeepMindのAlphaFoldモデルの主なハイライトは以下の通りです：高い精度とカバレッジ：最新のAlphaFoldモデルは、ほぼProtein Data Bank（PDB）データベース内のすべての分子に対して予測を生成し、原子レベルの精度を実現します。この画期的な精度は、リガンド、タンパク質、核酸（DNAおよびRNA）、翻訳後修飾を含むさまざまな生物分子クラスにまで広がります。バイオメディカルのブレークスルーの加速：拡張された能力により、AlphaFoldはバイオメディカルの発見を加速し、新たな「デジタルバイオロジー」の時代を切り開く準備が整っています。病気の経路、ゲノミクス、生物再生可能材料、植物免疫、治療の標的、薬剤設計のメカニズム、タンパク質エンジニアリングと合成生物学の革新的なアプローチなど、研究者はより深い洞察を得ることができます。薬物探索の進歩：AlphaFoldは、特に薬物探索への影響が大きいです。このモデルは、リガンドとタンパク質の相互作用を決定するために広く使用される最もよく知られたドッキング法よりも優れた性能を発揮します。さらに、参照タンパク質構造を必要とせずにタンパク質リガンドの構造を予測できるため、新しい分子や潜在的な薬剤の設計に貴重なツールとなります。最近の進展報告では、このモデルの驚異的な精度と生物分子全般への能力が示され、多くの科学領域での進歩が確認されました。 AlphaFold：画期的なタンパク質構造予測 AlphaFoldの旅は、単一鎖タンパク質の予測から複数のタンパク質鎖を持つ複雑な構造の予測へと進化し、ついに2022年にAlphaFold 2.3がリリースされました。特筆すべきは、Google DeepMindのAlphaFoldがほぼすべてのカタログ化されたタンパク質の構造予測をAlphaFold Protein Structure…

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